🌟tf.nn.conv2d() 参数说明 📏🌟

在深度学习框架TensorFlow中，`tf.nn.conv2d()` 是一个非常重要的函数，用于实现二维卷积操作。卷积神经网络（CNN）中的核心部分就是通过它完成特征提取的！那么，它的参数有哪些呢？让我们一起来看看吧👇：

首先，输入数据 `input` 是一个四维张量，形状为 `[batch, in_height, in_width, in_channels]`，其中 batch 是样本数量，in_channels 是输入通道数。接着是 `filters`，即卷积核，同样是一个四维张量，形状为 `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，表示每个卷积核的高度、宽度以及输出通道数。

此外，`strides` 定义了卷积步长，默认为 `[1, 1, 1, 1]`，分别对应批量、高度、宽度和通道方向上的移动步幅。`padding` 参数决定了边缘填充方式，可选值为 `"SAME"` 或 `"VALID"`，前者会保持图像大小不变，后者则不会填充。最后别忘了设置 `data_format`，通常默认为 `"NHWC"`，表示输入数据格式为批量-高度-宽度-通道。

掌握这些参数后，你就能轻松构建自己的 CNN 模型啦！💪✨